Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data La...
Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato.
CESPE Responde: https://www.qconcursos.com/questoes-de-concursos/questoes/6d7ea3f2-b1
Gabarito: C - certo
A afirmativa está correta porque aborda corretamente os conceitos de modelagem de dados em um ambiente de Data Warehouse (DW). No DW, utilizamos principalmente dois tipos de tabelas: as tabelas fato e as tabelas dimensionais. As tabelas fato são o coração do Data Warehouse e o seu principal propósito é armazenar as medições quantitativas do negócio, ou seja, os valores numéricos que são frequentemente sujeitos a operações de agregação, como somas e médias. Estes valores são conhecidos como métricas ou medidas.
Por outro lado, as tabelas dimensionais contêm os atributos que descrevem os contextos das medidas armazenadas nas tabelas fato. Cada dimensão oferece a perspectiva adequada para que as métricas possam ser analisadas. Por exemplo, em uma tabela fato que armazena vendas, podemos ter dimensões como Tempo, Produto, Cliente e Localização. Essas dimensões são essenciais para análises de negócios e ajudam a responder perguntas como "Quais produtos foram mais vendidos em um determinado mês?" ou "Quais regiões têm o maior número de clientes?".
Portanto, a declaração da questão captura a essência da modelagem de dados para um Data Warehouse, onde as tabelas fato armazenam dados quantitativos e as tabelas dimensionais oferecem o contexto necessário para análises estratégicas dos dados.